MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2186387299 · doi:10.14196/sjr.v3i3.1196

The Effect of mass media on social security

2014· article· en· W2186387299 sur OpenAlexaboutno aff
Malihe Alishiri, Tayebeh Goodarzi, Leila Rostami, Zahra Alizadeh

Notice bibliographique

RevueScientific Journal of Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass mediaSample (material)Quarter (Canadian coin)PopulationResearch methodIslamSocial researchPsychologySocial securitySociologySocioeconomicsSocial scienceDemographyGeographyAdvertisingBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the impact of mass media on social security, for convenience and easy access to this type of research, we conducted it in the city of Islam Abad and then we can generalize it to the whole community of Iran. The population studied in this research is individuals and households of Islam Abad city that encompasses most of the student class. By using questionnaires, it has been tried that the operating variables such as the impact of mass media on social security have been assessed, and initial evaluation of the research has been given to researchers. The theoretical framework of this study is based on the opinions and ideas of the great scientists of the research. The research was based on field research and survey and data collected through the questionnaire and in the fourth quarter, inferential analyzes were applied. In this research, specializing software SPSS was used for analysis. Among sample population of 100 patients, 0.73 were female and 0.27 were male, 0.72 were single and 0.28 were married. The average monthly household income is 531,100 Tooman, and the average age is between14 to 24.  In this chapter, we discuss the conclusions and with recommendations the research is terminated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific Journal of Review→Même sujetEmployment and Welfare Studies→Travaux en français237 207→